[SocialSpace]: Social Learning for Cognitive Robots (N01)

• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2008 bis 2013
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5485810

Die Forschung der Nachwuchsgruppe motiviert sich aus der steigenden Anzahl autonomer Systeme, die in von Menschen bevölkerten Umgebungen eingesetzt werden. Daraus geht ein Bedarf an Schlüsseltechnologien hervor, die es solchen Systemen erlauben, sich dem Menschen anzupassen, ihn wahrzunehmen, seine Eigenschaften, Gewohnheiten und Regeln zu lernen und daraus sozial konformes, sicheres und effizientes Verhalten abzuleiten. Zwei dieser Schlüsseltechnologien werden in diesem Projekt erforscht, nämlich die Wahrnehmung von Menschen in Sensordaten unter sozialem Hintergrundwissen und die menschengerechte Roboternavigation und Aktionsplanung. Der allgemeine Ansatz ist der, dass Beschreibungen menschlichen Verhaltens entweder durch Modelle z.B. aus den Kognitions- oder Sozialwissenschaften, oder durch Lernen erworben und als Hintergrundwissen algorithmisch integriert werden. Darauf aufbauend entwickeln wir neuartige Verfahren für die Probleme des People Trackings, der menschengereichten Planung (socially-aware task und motion planning) und der Mensch-Roboter-Interaktion. Es wurden sowohl Grundlagen für diese Zielsetzung erarbeitet als auch konkrete Teilziele erreicht. Beispiele sind das Erkennen und Verfolgen von Menschen in Tiefendaten (2D, 3D, RGB-D), ein Bereich, in dem die Nachwuchsgruppe internationale Sichtbarkeit erlangt hat, oder die Einführung zweier neuartiger Planungsprobleme für soziale Roboter. Letztere erlauben es einem System zu lernen, wo die Pfade maximaler Wahrscheinlichkeit sind, entlang derer Menschen anzutreffen sind (maximum encounter probability planning) und wie ein mobiles System eine Umgebung mit minimaler Wahrscheinlich, jemanden anzutreffen vollständig abdecken kann (minimal interference coverage). Der Verlängerungsantrag formuliert neue Forschungsziele, welche an die laufenden Aktivitäten gut anknüpfen und diese mit neuen Inhalten bereichern. Die Ziele sind das Erkennen sozialer Bindungen zwischen Menschen, welche unsere Arbeiten über das People Tracking erweitern und das Lernen sozial normativen Verhaltens für Roboter, welche unsere Forschung im Bereich der menschengerechten Navigation abrunden.

• DFG-Verfahren: Transregios
• Teilprojekt zu: TRR 8: Raumkognition - Schließen, Handeln, Interagieren
• Antragstellende Institution: Universität Bremen
• Mitantragstellende Institution: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Kai Oliver Arras